答案：通过并发性和多线程编程优化 c++++ 框架性能。详细描述：并发原语： std::atomic、std::mutex 和 std::condition_variable 可用于控制共享状态。多线程技术： std::thread、std::async 和任务并行库 (tpl) 能够并行执行任务。实战案例：并行图像处理使用 tpl 提升性能，任务函数可修改共享状态。最佳实践：谨慎选择并发原语、使用线程局部变量、利用高级并行库、确保可重入代码、进行基准测试以优化性能。
在现代 C++ 框架中，并发性和多线程编程至关重要以最大程度地提高性能。本文介绍了高级技术和实战案例，旨在帮助开发人员优化其框架实现。
考虑一个使用 C++ 框架处理图像的应用程序。您可以使用 TPL 并行执行图像操作，以便提高性能：
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// task_function 是要执行的任务
auto tasks = tbb::parallel_for(
tbb::blocked_range<unsigned>(0, num_images),
task_function);
// task_function 可以使用原子值或同步原语来修改共享状态通过应用这些并发和多线程编程技巧，开发人员可以显著提高 C++ 框架的性能。通过使用合适的多线程技术，仔细管理并发性，并遵循最佳实践，您可以构建可扩展、高响应性的应用。
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